Huawei ataca las posiciones de NVIDIA en China: quiere tener el hardware dominante en procesos de inferencia en IA
Las sanciones de EEUU a China han colocado a NVIDIA en una posición muy vulnerable. La compañía liderada por Jensen Huang no puede entregar a sus clientes chinos sus GPU para inteligencia artificial (IA) más avanzadas, y, aun así, continúa dominando el mercado chino. Y lo hace en gran medida gracias al enorme éxito de ventas que está teniendo el chip H20, que no es otra cosa que una revisión recortada de sus GPU más potentes que sí puede vender en China. El Gobierno liderado por Xi Jinping quiere que las compañías de tecnología chinas dejen de comprar circuitos integrados a NVIDIA. El paso que dio a principios del pasado mes de octubre fue meramente informativo, pero, en cualquier caso, se dirigió expresamente a las empresas que adquieren GPU para IA con el propósito de recomendarles que compren chips producidos en China, y no las soluciones de la compañía de Jensen Huang. Huawei cree haber encontrado un filón NVIDIA está perdiendo competitividad en China. Es inevitable. La GPU H20 sobre el papel es mucho menos capaz que los chips para IA más sofisticados que vende actualmente la firma de Jensen Huang. Por el momento el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China no ha oficializado nada, pero la Administración liderada por Xi Jinping ha restringido desde el pasado mes de agosto la compra de GPU H20 de NVIDIA por parte de las compañías chinas. En Xataka 'The NVIDIA Way': este libro es la herramienta perfecta para entender cómo Jensen Huang ha llevado a NVIDIA a la cima del éxito Por otro lado, Huawei tiene listas sus propias GPU para IA, los chips Ascend AI, desde hace más de cinco años. Durante este periodo de tiempo ha ido refinándolas e incrementando sus capacidades con el propósito de igualar o, incluso, superar el rendimiento de los chips A100 y H100 de NVIDIA. Según algunos analistas, como los de la empresa china iFly Tek, la potencia bruta de sus GPU iguala la de los chips de NVIDIA, pero siguen estando un paso por detrás si nos ceñimos a su rendimiento en un escenario de uso real. La mayor parte de los proyectos de IA que se están desarrollando dentro y fuera de China están implementados sobre CUDA, de NVIDIA Para Huawei la coyuntura actual representa una oportunidad inmejorable a la hora de reforzar su presencia en su propio país. Sin embargo, tanto esta compañía como las demás empresas chinas se enfrentan a un gran desafío que no les va a poner fácil hacerse con el mercado que hasta ahora domina NVIDIA: la mayor parte de los proyectos de IA que se están desarrollando dentro y fuera de China están implementados sobre CUDA (Compute Unified Device Architecture). Esta tecnología aglutina el compilador y las herramientas de desarrollo utilizados por los programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA. Huawei tiene CANN (Compute Architecture for Neural Networks), que es su alternativa a CUDA, pero existe entre los analistas un consenso que defiende que esta plataforma aún está muy lejos de las capacidades que tiene la tecnología de NVIDIA en el proceso de entrenamiento de los modelos de IA. Esta es la coyuntura que ha provocado que, según Financial Times, Huawei haya decidido poner toda la carne en el asador para conseguir que su hardware domine no el entrenamiento de modelos de IA, sino la inferencia. "El entrenamiento es importante, pero solo ocurre unas pocas veces. Huawei se enfoca principalmente en la inferencia, que, en última instancia, nos dará acceso a más clientes", asegura Georgios Zacharopoulos, un investigador sénior de IA que trabaja en la aceleración de la inferencia en el laboratorio de Huawei en Zúrich (Suiza). La inferencia es a grandes rasgos el proceso computacional que llevan a cabo los modelos de lenguaje con el propósito de generar las respuestas que corresponden a las peticiones que reciben. Imagen | Huawei Más información | Financial Times En Xataka | El pulso de NVIDIA y la Administración de EEUU se vuelve más virulento. Las GPU B20 para IA corren peligro - La noticia Huawei ataca las posiciones de NVIDIA en China: quiere tener el hardware dominante en procesos de inferencia en IA fue publicada originalmente en Xataka por Juan Carlos López .
Las sanciones de EEUU a China han colocado a NVIDIA en una posición muy vulnerable. La compañía liderada por Jensen Huang no puede entregar a sus clientes chinos sus GPU para inteligencia artificial (IA) más avanzadas, y, aun así, continúa dominando el mercado chino. Y lo hace en gran medida gracias al enorme éxito de ventas que está teniendo el chip H20, que no es otra cosa que una revisión recortada de sus GPU más potentes que sí puede vender en China.
El Gobierno liderado por Xi Jinping quiere que las compañías de tecnología chinas dejen de comprar circuitos integrados a NVIDIA. El paso que dio a principios del pasado mes de octubre fue meramente informativo, pero, en cualquier caso, se dirigió expresamente a las empresas que adquieren GPU para IA con el propósito de recomendarles que compren chips producidos en China, y no las soluciones de la compañía de Jensen Huang.
Huawei cree haber encontrado un filón
NVIDIA está perdiendo competitividad en China. Es inevitable. La GPU H20 sobre el papel es mucho menos capaz que los chips para IA más sofisticados que vende actualmente la firma de Jensen Huang. Por el momento el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China no ha oficializado nada, pero la Administración liderada por Xi Jinping ha restringido desde el pasado mes de agosto la compra de GPU H20 de NVIDIA por parte de las compañías chinas.
Por otro lado, Huawei tiene listas sus propias GPU para IA, los chips Ascend AI, desde hace más de cinco años. Durante este periodo de tiempo ha ido refinándolas e incrementando sus capacidades con el propósito de igualar o, incluso, superar el rendimiento de los chips A100 y H100 de NVIDIA. Según algunos analistas, como los de la empresa china iFly Tek, la potencia bruta de sus GPU iguala la de los chips de NVIDIA, pero siguen estando un paso por detrás si nos ceñimos a su rendimiento en un escenario de uso real.
La mayor parte de los proyectos de IA que se están desarrollando dentro y fuera de China están implementados sobre CUDA, de NVIDIA
Para Huawei la coyuntura actual representa una oportunidad inmejorable a la hora de reforzar su presencia en su propio país. Sin embargo, tanto esta compañía como las demás empresas chinas se enfrentan a un gran desafío que no les va a poner fácil hacerse con el mercado que hasta ahora domina NVIDIA: la mayor parte de los proyectos de IA que se están desarrollando dentro y fuera de China están implementados sobre CUDA (Compute Unified Device Architecture). Esta tecnología aglutina el compilador y las herramientas de desarrollo utilizados por los programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA.
Huawei tiene CANN (Compute Architecture for Neural Networks), que es su alternativa a CUDA, pero existe entre los analistas un consenso que defiende que esta plataforma aún está muy lejos de las capacidades que tiene la tecnología de NVIDIA en el proceso de entrenamiento de los modelos de IA. Esta es la coyuntura que ha provocado que, según Financial Times, Huawei haya decidido poner toda la carne en el asador para conseguir que su hardware domine no el entrenamiento de modelos de IA, sino la inferencia.
"El entrenamiento es importante, pero solo ocurre unas pocas veces. Huawei se enfoca principalmente en la inferencia, que, en última instancia, nos dará acceso a más clientes", asegura Georgios Zacharopoulos, un investigador sénior de IA que trabaja en la aceleración de la inferencia en el laboratorio de Huawei en Zúrich (Suiza). La inferencia es a grandes rasgos el proceso computacional que llevan a cabo los modelos de lenguaje con el propósito de generar las respuestas que corresponden a las peticiones que reciben.
Imagen | Huawei
Más información | Financial Times
En Xataka | El pulso de NVIDIA y la Administración de EEUU se vuelve más virulento. Las GPU B20 para IA corren peligro
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Huawei ataca las posiciones de NVIDIA en China: quiere tener el hardware dominante en procesos de inferencia en IA
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Juan Carlos López
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